Exponentieller Aufstieg der Künstlichen Intelligenz bis 2030
Bis zum Jahr 2030 wird die Entwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) voraussichtlich exponentiell verlaufen, ähnlich wie in den letzten zwei bis drei Jahren. Danach könnten erste Bremsen den Fortschritt verlangsamen, insbesondere durch Engpässe bei Energieversorgung und Chipproduktion. Epoch AI, ein auf KI spezialisiertes Forschungsinstitut, zeigt in einer umfassenden Analyse, dass die Beibehaltung des aktuellen Wachstums der Rechenleistung von Sprachmodellen bis 2030 technisch möglich ist. Derzeit liegt die Wachstumsrate der KI bei 400 Prozent pro Jahr und dürfte noch einige Jahre auf diesem Niveau bleiben.
Bis zum Ende des Jahrzehnts könnten Modelle mit einer Rechenleistung von 2e29 FLOP trainiert werden. Dies entspricht einem Sprung vergleichbar mit dem Wechsel von GPT-2 im Jahr 2019 zu GPT-4 im Jahr 2024. Einfach gesagt: Es werden Modelle entstehen, die den heutigen um ein Vielfaches überlegen sind. Deren reale Anwendungsmöglichkeiten sind heute kaum abzuschätzen. Solche Modelle könnten Aufgaben bewältigen, deren praktische Nutzung wir derzeit noch nicht vollständig überblicken. Die Forschung geht davon aus, dass dies sowohl die Unternehmenswelt als auch den Alltag von Menschen grundlegend verändern wird.
Abnehmende Dynamik nach 2030
Das Tempo des technologischen Fortschritts im Bereich KI könnte nach 2030 allmählich abflachen. Zwar wird es weiterhin rasant bleiben, doch die derzeit extreme Dynamik wird nicht aufrechterhalten. Epoch AI betont, dass die gegenwärtige Wachstumsbarriere vor allem in den Investitionen der Unternehmen liegt.
In wenigen Jahren werden physische Begrenzungen wie Energieversorgung und fragile Lieferketten für Chips die Weiterentwicklung stärker beeinflussen. Diese Hürden lassen sich nur schwer überwinden. Aktuell ist das einzige potenzielle Limit, ob Unternehmen das Potenzial von KI erkennen und investieren. Datenressourcen zum Trainieren von Modellen sind ausreichend vorhanden, und die derzeitigen Chipproduktionskapazitäten reichen noch mehrere Jahre, um den Bedarf zu decken. Auch das Stromnetz, obwohl heute stärker belastet, sollte die Investitionen in Rechenzentren verkraften. Fortschritt wird derzeit vor allem durch finanzielles Kapital begrenzt, nicht durch physische Ressourcen.
Investitionsbereitschaft signalisiert Vertrauen
Die steigenden Ausgaben der größten US-Technologieunternehmen für Sachanlagen deuten darauf hin, dass der Markt das Potenzial erkennt. Der Mangel an Finanzmitteln wird den Fortschritt nicht bremsen. OpenAI plant über seine Tochtergesellschaft Stargate Project, in den nächsten vier Jahren rund 500 Milliarden US-Dollar in den Aufbau neuer technischer Infrastruktur für KI zu investieren.
Nach 2030 tritt eine Phase ein, in der physische Engpässe den Fortschritt bremsen. Dazu zählen Kapazitätsgrenzen und die Infrastruktur des Stromsystems sowie Engpässe in der Chipproduktion. Diese Herausforderungen betreffen vor allem die USA, da das Land führend in der technologischen Entwicklung ist.
Energieversorgung und Chipproduktion als zentrale Faktoren
Ein Engpass könnte nicht nur in der Verfügbarkeit von Kraftwerken liegen, sondern auch in der notwendigen Infrastruktur, die diese betreiben soll. Neue Kraftwerke lassen sich in wenigen Jahren bauen, die dazugehörige Übertragungsinfrastruktur benötigt jedoch mindestens zehn Jahre. Zudem könnten auf dem Markt grundlegende Chipkomponenten wie HBM-Speicher (High-Bandwidth Memory) und CoWoS-Technologie (Chip-on-Wafer-on-Substrate) fehlen. Ohne diese Bauteile kann kein Chip hergestellt werden.
Die Produktion dieser Komponenten ist zeitaufwendig und technologisch anspruchsvoll. Selbst wenn TSMC seine Kapazitäten um 60 Prozent pro Jahr ausbaut, könnte dies nicht ausreichen, um die Nachfrage zu decken. Die Entwicklung von KI hängt also von einer Vielzahl miteinander verflochtener Märkte ab. Stromversorgung, Halbleiterproduktion und Finanzinvestitionen bestimmen maßgeblich, ob der Fortschritt wie geplant umgesetzt werden kann.
Vernetzte Märkte bestimmen den Erfolg der KI
Die sichtbaren Endprodukte, wie multimodale Sprachmodelle für Sprachenlernen, Programmieren oder Reiseplanung, sind das Ergebnis einer komplexen Verflechtung verschiedener Märkte. Versagt einer dieser Märkte, verlangsamt dies den gesamten Fortschritt.
Selbst wenn sich KI künftig nur noch mit 100 bis 200 Prozent Wachstum entwickelt, bleibt dies ein extrem hohes Tempo. Der Fortschritt wird also weiterhin rasant sein, auch wenn er nicht mehr die gegenwärtige Geschwindigkeit von 400 Prozent pro Jahr erreicht. Für die Wirtschaft bleibt die entscheidende Frage, ob der rasante Fortschritt von KI auch in realem Wachstum und Wohlstand sichtbar wird. Ob die exponentielle Entwicklung zu messbaren Vorteilen für Gesellschaft und Unternehmen führt, ist die größte Unbekannte der kommenden Jahre.
Deutschland und die Chancen der KI
Für Deutschland bedeutet dies, dass die technologische Dynamik der KI Chancen für Industrie, Mittelstand und Forschung bietet. Gleichzeitig müssen Versorgungssicherheit bei Energie und Halbleitern kritisch überwacht werden. Um wirtschaftlich mitzuhalten, sind gezielte Investitionen in Infrastruktur und Technologie notwendig. Nur so kann die Leistungsfähigkeit von KI-Anwendungen auf nationaler Ebene gesichert werden. Deutsche Unternehmen und Forschungseinrichtungen müssen zudem internationale Entwicklungen genau beobachten, um bei globalen Innovationswellen nicht ins Hintertreffen zu geraten.
